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J-GLOBAL ID：201802233007226546   整理番号：18A0536497

深い畳込み神経回路網の応用【Powered by NICT】

Application of deep convolution neural network

著者 (2件)： Yang Jiudong (International Centre for Wavelet Analysis and Its Applications, School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 611731, Sichuan, China) ,  Li Jianping (International Centre for Wavelet Analysis and Its Applications, School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 611731, Sichuan, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCWAMTIP  ページ： 229-232  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 畳込みニューラルネットワークはディジタル画像処理と音声認識の分野で用いられており,大きな成功を収めている》畳込みニューラルネットワークを提案した前に,画像処理と音声認識の両方が伝統的な機械学習アルゴリズムにより行った。大きな結果が得られたが,さらにブレークスルーを作ることは困難であるため,CNNを構築した。現在,画像処理と音声認識のためのCNNは相対的に成熟している。理論的研究と工業的応用の両方は非常に成功している,それはCNNの飛躍開発を推進してきた。画像処理と音声認識のCNNの成功は,自然言語処理におけるその研究熱狂を刺激した。自然言語を扱うために電流CNNが広く用いられてきた,いくつかの成果がなされている,電流効果は非常に良好ではなかった。本論文の目的は,CNNの構造のより明確な説明を与える期待することである。同時に,画像処理,音声認識と自然言語処理における現在のセルラー神経回路網(CNN)研究の概要と展望を与えた。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 自然言語処理 ,  自然言語 ,  画像処理 ,  セルラニューラルネットワーク ,  *畳込み ,  学習アルゴリズム ,  *神経回路網 ,  電流 ,  音声認識
準シソーラス用語： デジタル画像処理 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 畳込み ,  神経回路網 ,  応用